Segui brevi video guidati da istruttori esperti e poi metti in pratica ciò che hai imparato con esercizi interattivi direttamente nel tuo browser.
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Corso
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
Cloud
Corso
Impara a individuare le frodi usando Python.
Machine Learning
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Migliora le tue capacità decisionali con modelli decisionali, metodi di analisi, gestione dei rischi e tecniche di ottimizzazione.
Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati)
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Diventa un esperto nellapplicazione dei modelli ARIMA (media mobile autoregressiva integrata) ai dati delle serie temporali usando R.
Probabilità e Statistica
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This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
Cloud
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Crea visualizzazioni accattivanti di dati geospaziali in Python con il pacchetto geopandas e le mappe folium.
Data Visualization
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Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Cloud
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Il corso Modello lineare generalizzato amplia il tuo kit di strumenti di regressione includendo la regressione logistica e di Poisson.
Probabilità e Statistica
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Visualizza la stagionalità, le tendenze e altri modelli nei tuoi dati delle serie temporali.
Data Visualization
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This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
Cloud
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Analizza i dati di testo in R usando il framework tidy.
Data manipulation
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Scopri Alteryx Designer in un caso di studio sui dati di vendita al dettaglio per migliorare lanalisi delle vendite e il processo decisionale strategico.
Data Preparation
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Innovare con Google Cloud AI
Cloud
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Scopri come lavorare con i dati in streaming usando le tecnologie serverless su AWS.
Cloud
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Scopri come fare in modo che i modelli GenAI riflettano davvero i valori umani e allo stesso tempo fai pratica con gli LLM avanzati.
Intelligenza artificiale
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Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
Machine Learning
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Impara a scegliere, creare e proteggere archivi dati AWS, inclusi DynamoDB e S3, con esercizi pratici in console e scenari reali.
Cloud
Corso
Ti stanca il caos della settimana di lancio? Pianifica e scrivi un lancio di prodotto completo in un’unica sessione con Claude Cowork.
Intelligenza artificiale
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Impara ad analizzare i dati di Airbnb con SQL in Databricks, creare dashboard e ricavare insight concreti.
Importazione e pulizia dei dati
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Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
Cloud
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Impara a creare dashboard interattive con R usando il potente pacchetto shinydashboard. Crea visualizzazioni dinamiche e coinvolgenti per il tuo pubblico.
Reporting
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In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
Cloud
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Affina l’intuito su probabilità avanzata, valutazione del rischio e simulazioni per prendere decisioni aziendali basate sui dati con sicurezza.
Probabilità e Statistica
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Scopri un sacco di modi di programmare, tipo la programmazione imperativa e dichiarativa, procedurale, funzionale e orientata agli oggetti.
Sviluppo di software
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Fai pratica nel tirare conclusioni sensate basate sui dati in questo corso di quattro ore sullinferenza statistica in Python.
Probabilità e Statistica
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Metti alla prova le tue conoscenze e preparati per il tuo prossimo colloquio esercitandoti con le domande sul machine learning in Python.
Machine Learning
Corso
Con Power BI ti calerai nel ruolo di trader junior: analizzerai il trading di mutui e affinerai le competenze in data modeling e analisi finanziaria.
Finanza applicata
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In questo corso imparerai a costruire modelli gerarchici con effetti casuali.
Probabilità e Statistica
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Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
Probabilità e Statistica
Corso
Questo caso di studio su Power BI parla di un caso reale in cui si è usato DAX e le visualizzazioni per analizzare linventario.
Data Visualization
La data science è un'area di competenza incentrata sull’estrazione di informazioni dai dati. Utilizzando competenze di programmazione, metodi scientifici, algoritmi e altro, i data scientist analizzano i dati per ottenere informazioni fruibili.
Dovrai imparare un linguaggio di programmazione come Python o R e padroneggiare i principi di matematica e statistica. Conoscere i metodi di analisi dei dati e gli strumenti di data science è altrettanto essenziale. Ci sono molti modi per apprendere la data science: oltre ai percorsi tradizionali, come una laurea o studi universitari, esistono numerose risorse per imparare al tuo ritmo. Oltre ai corsi e tutorial online, ci sono libri, video e altro ancora.
Oltre alla conoscenza di matematica e statistica, i data scientist devono avere competenze di programmazione in linguaggi come Python, R e SQL. Inoltre, la data science richiede la capacità di lavorare con grandi set di dati, la conoscenza della visualizzazione dei dati, del data wrangling e della gestione dei database. Anche competenze in machine learning e deep learning possono essere utili.
A livello professionale, quasi tutti i settori possono sfruttare la data science in una certa misura. Le organizzazioni sanitarie la utilizzano per individuare e curare le malattie, mentre le aziende finanziarie la impiegano per rilevare e prevenire le frodi. Molti settori la applicano anche al marketing, ad esempio per creare sistemi di raccomandazione e analizzare il tasso di abbandono dei clienti.
Sì, la data science è tra i settori a più rapida crescita negli Stati Uniti e nel mondo. È anche una delle carriere più remunerative. Secondo i dati di Payscale, i data scientist esperti guadagnano in media 97.609 $ e hanno un punteggio di soddisfazione di quattro stelle su cinque negli USA.
Ci sono alcuni aspetti da considerare. Innanzitutto, entrare in un corso di laurea in data science può essere competitivo, spesso richiedendo voti molto alti. Allo stesso modo, molte delle competenze richieste richiedono studio e pazienza. Padroneggiare tutte le basi necessarie può richiedere diversi mesi, oltre a molta esperienza pratica per ottenere un ruolo entry-level.
Sì, è necessaria una certa esperienza in linguaggi di programmazione come Python, R, SQL, Java e C/C++. Tuttavia, grazie alla sua sintassi relativamente semplice, Python è spesso la scelta preferita dai principianti.
Per chi non ha esperienze pregresse di programmazione o un background matematico, servono in genere dai 7 ai 12 mesi di studio intensivo per raggiungere il livello di un data scientist entry-level. Tuttavia, è importante ricordare che apprendere solo le basi teoriche della data science potrebbe non bastare per diventare un vero data scientist.
Una volta padroneggiate le basi della data science, puoi specializzarti in differenti aree come machine learning, intelligenza artificiale, big data, business analytics, data mining e altro.
Fai progressi ovunque tu sia con i nostri corsi mobile e le sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.